ray-project/ray
Ray is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.
What it solves
Rayは、PythonおよびAIアプリケーションのスケーリング問題を解決するために設計されています。開発者は、インフラストラクチャを変更したりコードを書き直したりすることなく、単一ノードの開発環境（ノートパソコンなど）から大規模なクラスターへ移行することができます。
How it works
Rayは、3つの主要な抽象化概念を用いて、コア・分散型ランタイムを提供します：
- Tasks: クラスター全体で実行されるステートレスな関数。
- Actors: ステートフルなワーカープロセス。
- Objects: クラスター全体でアクセス可能な不変の値。
また、機械学習コンピューティングを簡素化するために、データ処理、分散トレーニング、ハイパーパラメータチューニング、強化学習のためのライブラリを含む、一連の専門化されたAIライブラリを提供します。
Who it’s for
Python開発者やAI研究者で、ローカルマシンでの実行が困難な計算集約的なMLワークロードを、高性能に実行する必要がある人々を対象としています。
Highlights
- Unified Framework: Pythonアプリをノートパソコンからクラスターへシームレスに拡張できます。
- AI Libraries: Data, Train, Distributed Training, Tune (Hyperparameter Tuning), RLlib (Reinforcement Learning), および Serve (Model Serving) 用の専用ツールが含まれています。
- Flexible Deployment: あらゆるマシン、クラスター、クラウドプロバイダー、または Kubernetes 上で動作します。
- Observability: モニタリング用の組み込み Dashboard と、トラブルシューティング用の Ray Distributed Debugger が含まれています。